– Advertisement –
Ang ALIBABA DAMO Academy, ang research and development arm ng Alibaba Group, ay opisyal na naglunsad ng “Baguan,” isang groundbreaking na modelo ng pagtataya ng panahon na gumagamit ng makabagong artificial intelligence upang baguhin ang mga kakayahan sa paghula ng panahon.
Pinangalanan pagkatapos ng konsepto ng Chinese na “pagmamasid mula sa iba’t ibang pananaw,” ang Baguan ay kumakatawan sa isang makabuluhang pag-unlad sa agham ng klima at nangangako ng malaking epekto sa mga bansa tulad ng Pilipinas.
Ang modelo ng pagtataya ay nag-aalok ng hindi pa nagagawang katumpakan sa mga pagtataya ng panahon, na nagbibigay ng mga hula mula sa isang oras hanggang sampung araw nang mas maaga. Ang modelo ng machine-learning ay nakikilala ang sarili sa mataas na spatial na resolusyon, na naghahatid ng mga detalyadong hula sa meteorolohiko hanggang sa isang 1 x 1 kilometrong grid, na ina-update kada oras. Ginagawa nitong mahalagang kasangkapan ang mga kakayahang ito para sa mga aplikasyon sa agham ng klima, pagtataya ng karga ng kuryente, pagtataya ng nababagong enerhiya, at pag-iwas sa natural na kalamidad.
“Ang Baguan ay kumakatawan sa isang makabuluhang pagsulong sa aming dedikasyon sa paggamit ng teknolohiya para sa higit na kabutihan,” sabi ni Wotao Yin, Direktor ng Decision Intelligence Lab sa Alibaba DAMO Academy. “Ang sopistikadong teknolohiya nito ay hindi lamang nakakatulong sa pagpapataas ng agham ng klima ngunit nakikinabang din sa mga napapanatiling kasanayan sa iba’t ibang sektor tulad ng renewable energy at agrikultura.”
Ang teknikal na backbone ng Baguan ay nakasalalay sa makabagong paggamit nito ng istraktura ng Siamese Masked Autoencoders (SiamMAE) at isang matatag na pamamaraan ng pre-training. Ang mga inobasyong ito ay nagbibigay ng kapangyarihan sa modelo upang matuklasan ang masalimuot na mga pattern na nakuha mula sa kumplikadong dynamic na data ng atmospera. Sa pamamagitan ng isang autoregressive pre-training approach, nakakagawa ito ng mga tumpak na hula sa iba’t ibang spatio-temporal scale, mula isang oras hanggang sampung araw nang maaga.
Ginagamit ng Baguan ang ERA5, ang European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) atmospheric reanalysis ng pandaigdigang lagay ng panahon mula 1979 hanggang sa kasalukuyan, upang bumuo ng pundasyong modelo para sa pagtataya ng panahon. Ang modelo ay higit na pino gamit ang mga pangunahing tagapagpahiwatig ng meteorolohiko sa rehiyon tulad ng temperatura ng rehiyon, irradiance, at bilis ng hangin. Ang maselang global-regional na diskarte sa pagmomodelo na ito ay hindi lamang nagpapahusay sa katumpakan ng pagtataya ng Baguan sa antas ng rehiyon kundi iniangkop din ang mga insight nito sa mga partikular na lokal na kondisyon.
Sa tumataas na pandaigdigang pangangailangan para sa nababagong enerhiya, ang mga tumpak na hula ng panahon ng Baguan ay naging napakahalaga. Ang modelo ay makabuluhang pinahuhusay ang pagiging maaasahan ng renewable energy forecast, pinapadali ang mas matatag na pamamahala ng kuryente at pagsuporta sa pagpapalawak ng green energy consumption. Ang kakayahan ng Baguan sa pagtataya ng lagay ng panahon ay nagamit na sa mga sektor ng kuryente at enerhiya ng China, na sumusuporta sa mga kritikal na aplikasyon gaya ng pagtataya ng karga ng kuryente at pagtataya ng nababagong enerhiya.
Halimbawa, sa panahon ng hindi inaasahang pagbaba ng temperatura sa lalawigan ng Shandong noong Agosto, tumpak na hinulaan ng Baguan ang katumbas na 20 porsiyentong pagbaba sa demand ng kuryente isang araw sa hinaharap, na nakakamit ng 98.1 porsiyentong rate ng katumpakan sa mga hula sa pag-load sa hinaharap. Ang katumpakan na ito ay tumulong sa mga lokal na operator ng grid sa pag-optimize ng power dispatch, pagpapahusay ng kahusayan, at pagbabawas ng mga gastos sa pagpapatakbo.
“Mayroon kaming mga taon ng karanasan sa pananaliksik sa mathematical modeling, time-series forecasting, at maipaliwanag na AI, na tumutulong sa amin sa pagbuo ng isang high-precision na regional weather forecast model,” sabi ni Yin. “Patuloy naming pahusayin ang pagganap para sa mga pangunahing tagapagpahiwatig ng panahon tulad ng pabalat ng ulap, matinding bilis ng hangin, at pag-ulan, bubuo ng bagong teknolohiya para sa iba’t ibang pagsusuri ng senaryo ng klima, at susuportahan ang higit pang mga aplikasyon gaya ng mga babala sa meteorolohiko ng civil aviation, produksyon ng agrikultura, at paghahanda sa mga kaganapang pampalakasan. .”
